کتاب راهکارهای نوین مهندسی داده در بسترهای ابری (مطالعه موردی گوگل کلاود) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین مهندسی داده در بسترهای ابری (مطالعه موردی گوگل کلاود)

موضوع کلی: علوم داده و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مهندسی داده در محیط‌های ابری
• 2. معماری سیستم‌های داده‌محور در بسترهای ابری
• 3. نقش و مسئولیت‌های مهندس داده در سازمان‌های مدرن
• 4. چرخه حیات داده در اکوسیستم‌های ابری
• 5. معرفی پلتفرم ابری گوگل و خدمات مدیریت داده
• 6. اصول امنیت و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی ابری
• 7. طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای در مقیاس بزرگ
• 8. کار با پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های غیرساختاریافته
• 9. ذخیره‌سازی اشیاء و مدیریت فایل‌های حجیم در فضای ابری
• 10. مبانی انبار داده‌های مدرن و تحلیل‌های کلان
• 11. معماری‌های داده‌محور چندلایه (Lakehouse)
• 12. آشنایی با مفاهیم پردازش دسته‌ای و جریانی
• 13. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با ابزارهای ابری
• 14. طراحی خط‌لوله‌های انتقال داده با سرویس‌های مدیریت‌شده
• 15. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی در خط‌لوله‌های داده
• 16. پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون
• 17. پردازش توزیع‌شده داده‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های مقیاس‌پذیر
• 18. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای اجرای کوئری‌های تحلیلی
• 19. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده در بسترهای ابری
• 20. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری برای افزایش سرعت
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط‌لوله‌های مهندسی داده
• 22. تأمین کیفیت و پاک‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 23. حکمرانی داده و مدیریت متاداده در سازمان
• 24. آشنایی با مفاهیم انبارش داده‌های تحلیلی (Data Warehousing)
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های داده در انبار داده‌های ابری
• 26. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
• 27. مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین برای مهندسان داده
• 28. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. استفاده از توابع ابری برای خودکارسازی پردازش داده
• 30. مدیریت جریان‌های کاری پیچیده با ارکستراتورهای ابری
• 31. مفاهیم زیرساخت به عنوان کد برای استقرار پلتفرم‌های داده
• 32. مقیاس‌پذیری خودکار در سیستم‌های پردازش داده
• 33. تحلیل هزینه‌های زیرساخت ابری و بهینه‌سازی منابع
• 34. مدیریت چرخه عمر داده و سیاست‌های نگهداری
• 35. آشنایی با مفاهیم تحلیل‌های بلادرنگ
• 36. یکپارچه‌سازی با ابزارهای بصری‌سازی داده
• 37. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های حجیم
• 38. استانداردها و بهترین تجارب در طراحی معماری‌های داده
• 39. مستندسازی پروژه‌های مهندسی داده
• 40. ارائه گزارش‌های عملیاتی از وضعیت زیرساخت داده
• 41. اخلاق حرفه‌ای و صیانت از داده‌های سازمانی در محیط ابری
• 42. آینده فناوری‌های ابری در حوزه مهندسی داده و پردازش ابری